[論文レビュー] Event-based Star Tracking via Multiresolution Progressive Hough Transforms

Samya Bagchi, Tat-Jun Chin|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2019

Inertial Sensor and Navigation参考文献 36被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、非同期イベントストリームから相対回転を効率的に推定することで、リソース制約のあるハードウェア上で正確で低遅延の姿勢推定を実現する、イベントベースの星追跡のためのマルチスケールプログレッシブHough変換（HT）手法を提案する。この手法は、FPGA上で特に優れた精度と効率を発揮し、絶対姿勢推定におけるRMS角誤差が3°未満である。

ABSTRACT

Star trackers are state-of-the-art attitude estimation devices which function by recognising and tracking star patterns. Most commercial star trackers use conventional optical sensors. A recent alternative is to use event sensors, which could enable more energy efficient and faster star trackers. However, this demands new algorithms that can efficiently cope with high-speed asynchronous data, and are feasible on resource-constrained computing platforms. To this end, we propose an event-based processing approach for star tracking. Our technique operates on the event stream from a star field, by using multiresolution Hough Transforms to time-progressively integrate event data and produce accurate relative rotations. Optimisation via rotation averaging is then used to fuse the relative rotations and jointly refine the absolute orientations. Our technique is designed to be feasible for asynchronous operation on standard hardware. Moreover, compared to state-of-the-art event-based motion estimation schemes, our technique is much more efficient and accurate.

研究の動機と目的

• イベントベースの星トラッカー向けに効率的でリアルタイムな姿勢推定アルゴリズムの不足に対処すること。
• リソース制約のあるハードウェア（FPGA や SoC など）上で、イベントカメラからの高スルーレートの非同期イベントストリームを非同期的かつ低遅延で処理できること。
• 従来のイベントベースの運動推定技術（TICP や CM など）と比較して、精度と効率を向上させること。
• 回転平均化を用いた相対回転推定の統合により、頑健な絶対姿勢推定を実現すること。

提案手法

• 本手法は、時間間隔ごとに段階的にイベントデータを統合する、マルチスケールHough変換のバンクを用い、疎で非同期的なイベントから主要な運動パターンを検出する。
• 各Hough変換は、異なる持続時間（100ms、200ms、400ms）のイベントチャンクを処理し、相対回転推定の段階的精錬を可能にする。
• 相対回転は、Hough空間における幾何的投票によって計算され、各イベントが潜在的な回転軸と回転角に対する票を寄与する。
• 回転平均化の定式化により、少数の初期の真値姿勢推定値を用いて、相対回転を統合し、絶対姿勢を同時に最適化する。
• 並列処理に最適化されたアルゴリズム設計であり、FPGA や組み込みシステムへの実装に適している。
• 実際の星場の自己移動下でのイベントストリームを用いて評価し、運動補償付きイベント画像から真値を導出している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチスケールHough変換は、星追跡における非同期イベントストリームから相対回転を効果的に推定できるか？
• RQ2 提案手法のHTベースのアプローチは、TICP や CM などの最先端のイベントベース運動推定技術と比較して、精度と効率で優れているか？
• RQ3 本手法は、FPGA などのリソース制約のあるハードウェア上で効率的に並列化可能で、実装可能か？
• RQ4 相対回転をイベントベースのHTから得た場合、回転平均化が絶対姿勢推定の精度を顕著に向上させるか？

主な発見

• 提案されたマルチスケールHT手法は、100ms～400msのイベントチャンクで平均RMS角誤差1.23°～2.83°を達成し、CM（16.46°～118.32°）およびTICPと比較して多数のシーケンスで顕著に優れた性能を示した。
• TICPに比べて計算量が高く、非同期処理をネイティブにサポートしないにもかかわらず、6つのシーケンスのうち4つでHTが一貫して高い精度を示した。
• HTの実行時間は45秒分のストリームあたり常に1秒未満であり、CMはチャンクサイズの増加に伴い著しく増加し、400msチャンクでは100秒以上に達した。
• 回転平均化を用いた最終的な絶対姿勢推定では、RMS誤差が3°未満となり、商業用星トラッカーと同等の性能を示した。
• TICPの性能が低下する低星密度条件下でも、本手法は依然として頑健であったことから、厳しい条件下でもより信頼性が高いことが示された。
• アルゴリズムの設計により、FPGA上で効率的な並列処理が可能であり、ナノサタライトにおけるリアルタイム組み込みデプロイメントに適している。